深度解析CNCF社区⾸首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge� 向新勇� https://github.com/edisonxiang� Introduce� ➔ 华为开源社区⼯工程师� ➔ KubeEdge社区Member� ➔ Kubernetes社区Member� ➔ OpenSDS社区Memeber� ➔ OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� Outline� ➔ 边缘计算 & 应⽤用场景 & ⾯面临的挑战� ➔ Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的，离终端设备（如摄像头、传感器器等）和⽤用户较远，对于实时性要求⾼高的计算需求，把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题。⽽而终端设备通常计算能⼒力力不 不⾜足，⽆无法与云端相⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品，边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担，是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 边缘计算——快速发展的四⼤大因素� Gartner公

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化- 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景

2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声 明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基 础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以 下特点： 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” Smart)之后，又出台多个战略文件， 将云计算应用至相关领域，并明确提出通过云战略获取全球优势， 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划，推动云计算在各行业的应用布局， 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长，我国保持快速发展。2022 年， 全球云计算市场规模为 4,910 亿美元，增速

进击的 Traefik 杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper •其他功能......1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量（端口等… ） • Routers 分析请求（host

在网格的边缘试探 企业Istio试水指南 崔秀龙 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站感谢 • 蚂蚁金服 • ServiceMesher 社区 • Istio贡献者们关于我自己 • HPE（前惠普）软件分析师 • 从业第二十个年头，中老年乙方技术人员 • Istio、Kubernetes项目成员 • Istio.io全球贡献第二 • Kubernetes权威指南系列作者之一 • 访问控制和频率限制 • …Istio目前的突出问题 • API稳定性问题：流量管理也仅仅是v1alpha3，用alpha特性发布 1.0的情况似乎比较罕见。 • 发布进度和质量：大版本以月计算的发布延迟，据我所知的 Release撤回发生了两次。 • 世纪难题：多出一层Sidecar造成的延迟。 • Pilot的性能，近几个版本一直在出问题。 • Mixer按照我个人的看法，API较

What is Apache Flink * Apache Flink 是⼀一个分布式⼤大数据处理理引擎 * 可对有限数据流和⽆无限数据流进⾏行行有状态计算 * 可部署在各种集群环境 * 对各种⼤大⼩小的数据规模进⾏行行快速计算 为什什么Flink能做批处理理 Table Stream Bounded Data Unbounded Data SQL Runtime Lake vs. Data Warehouse Flink Batch应⽤用 - 数据湖 Flink Batch应⽤用 - 数据湖 Blink SQL+UDF Queue 存储类 存储 计算 存储 Queue 存储类 • Kafka • Datahub • SLS • MQ • OSS • OTS • HBase • RDS • ADS • HDFS • OSS Batch应⽤用 - 数仓 简化架构 ⽅方便便运维 Flink社区规划 Flink AliFlink 社区 ⽣生态 实时计算 StreamC ompute 1 3 4 2 Flink 实时计算 商业化版本 阿⾥里里云实时计算产品⽅方向 存储计算分离 架构 ⾼高性能 全托管架构 全功能⼤大数据 处理理能⼒力力 Thanks

阿里云函数计算技术专家 函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code 10ms~60000ms 预留实例 0ms 0ms函数计算-弹性伸缩 C1 C1 C2 C1 C2 时间 t1 t2函数计算-预留实例 • 预留实例：性能好 • 按量实例：按需使用函数计算-预留实例 预留实例 按量实例 效果 0 0 禁止调用 10 0 只使用预留实例，固定费用 0 10 只使用按量实例，按需付费 10 5 混合模式，兼顾性能和成本函数计算 DemoThank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号

构建基于富媒体大数据的弹性深度学 习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they？ 内容审核团队 运营分析团队 AI？ Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 …

章 单节 单节点 点 OPENSHIFT 上的工作 上的工作负载 负载分区 分区 18.1. 使用工作负载分区最大化 CPU 分配 第 第 19 章 章 处 处于 于边缘 边缘网 网络 络的集群 的集群 19.1. 网络边缘的挑战 19.2. 为 ZTP 准备 HUB 集群 19.3. 使用 RHACM 和 SITECONFIG 资源安装受管集群 19.4. 使用策略和 POLICYGENTEMPLATE 别名来利用 MCO 配置集的优势。您必须为 control plane 和计算节点添加 YAML 配 置。 流程 流程 1. 将以下 MCO 示例配置集复制到 control plane 节点的 YAML 文件中。例如，05-master- kernelarg-hpav.yaml: 2. 将以下 MCO 示例配置集复制到计算节点的 YAML 文件中。例如，05-worker-kernelarg- TUNING OPERATOR 49 除了内置的 hpc-compute 配置集外，上面的示例还包括默认 Tuned CR 中提供的 openshift-node TuneD 守护进程配置集，以对计算节点使用特定于 OpenShift 的调优。 4.7. 支持的 TUNED 守护进程插件 在使用 Tuned CR 的 profile: 部分中定义的自定义配置集时，以下 TuneD 插件都受到支持，但

累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变量 3.1 联合分布和边缘分布 3.2 联合概率和边缘概率质量函数 3.3 联合概率和边缘概率密度函数 3.4 条件概率分布 3.5 贝叶斯定理 3.6 独立性 3.7 期望和协方差 4. 多个随机变量 4.1 基本性质 4.2 随机向量 为了指定处理随机变量时使用的概率度量，通常可以方便地指定替代函数(CDF、PDF和PMF)，在本节 和接下来的两节中，我们将依次描述这些类型的函数。 累积分布函数(CDF)是函数 ，它将概率度量指定为： 通过使用这个函数，我们可以计算任意事件发生的概率。图1显示了一个样本CDF函数。 性质： 2.2 概率质量函数 当随机变量 取有限种可能值(即， 是离散随机变量)时，表示与随机变量相关联的概率度量的更简单 的方法是直 定义 为累积分布函数的导数，即： 请注意，连续随机变量的概率密度函数可能并不总是存在的(即，如果它不是处处可微)。 根据微分的性质，对于很小的 ， CDF和PDF(当它们存在时！)都可用于计算不同事件的概率。但是应该强调的是，任意给定点的概率密 度函数(PDF)的值不是该事件的概率，即 。例如， 可以取大于1的值(但是 在 的任何子集上的积分最多为1)。 性质： 2.4 期望